麼叫智能網聯汽車增量部件供應商？它究竟提供什麼？

“造好”車和造“好車”，這是華爲輪值董事長徐直軍10月22日在工信部與北京市政府聯合主辦的世界智能網聯汽車大會演講中提出的概念。第二天，他專門率領華爲智能汽車解決方案BU總裁王軍、副總裁何利揚和記者見面，進一步闡述這兩個概念。

乍一看，以爲有點故弄玄虛，這到底區別在哪裏？但是如果理解華爲對於正在到來的未來汽車的理解，就明白他實際講了兩層意思，一方面闡明瞭華爲對智能網聯汽車的理解，另一方面也表明了華爲在這方面卓越的能力。

其一，“造好”車，表明車的內涵變了。汽車產業與ICT（信息通信技術）產業在融合，未來的車就是智能網聯電動汽車。未來的車中，ICT重要性越來越高，機械的成分沒有太多改變。也就是，要“造好”車，不能僅僅只是造機械的部分，那樣的車是不完整的，不符合未來甚至當下需求的。

2018年10月前，華爲消費者BG有着非常強烈的自己造車慾望。2018年10月，最終清晰了自己的戰略選擇：華爲不造車，聚焦於自己佔據優勢的ICT技術，確定自己的定位是成爲面向智能網聯汽車的增量部件供應商。圖爲華爲在東莞松山湖研發基地掠影 

徐直軍認爲，智能網聯電動汽車將成爲人類社會新的革命性發展引擎，其影響遠遠超過汽車和ICT兩個行業本身，對人類社會、對汽車產業、對人的出行帶來巨大的改變。

智能網聯電動汽車將成爲持續價值創造的平臺。傳統手機走向智能手機之後，智能手機已經成爲整個產業界持續創造價值的平臺。一旦汽車從傳統汽車走向智能網聯汽車之後，也將成爲整個汽車生命週期內，爲產業界持續創造價值、爲消費者持續提升體驗的平臺。

智能網聯電動汽車將使未來整個社會從擁有汽車變爲擁有與出行服務相結合。

它也將使車內的娛樂系統一改幾十年不變的傳統，現在蓬勃發展的智能終端產業鏈和生態通過智能座艙系統，能夠把手機的硬件生態與應用生態帶入到汽車之中。

傳統的汽車是基於EE架構（也就是總線+分散控制的架構）設計，智能網聯電動汽車將是採用分佈式網絡+域控制器的架構，也就是華爲所言的CC（計算+通信）架構。

因爲智能網聯讓車不再是孤立的一個個機械物體，這個時候，汽車的安全觀念已經從傳統的安全（SAFETY）走向可信(TRUSTWORTHY)的方向。這樣的汽車面臨的安全問題更重要的是網絡安全和信息安全的問題。 

其二，造“好車”，實際是表明華爲的實力。華爲不僅能幫助車企“造好”車，更能造“好車”。2019年4月的上海車展上，華爲汽車業務首次公開亮相，徐直軍當時主要談的就是華爲的使命是能幫助車企“造好”車，而這次論壇上，他具體解讀的就是華爲如何造“好車”。

先前，注意到ICT行業和汽車行業的融合趨勢，華爲在過去的四到五年裏一直在探索，在汽車行業走向和ICT融合過程中，在自動駕駛、電動化助力汽車產業的過程中，怎麼發揮自己在ICT行業的技術積累優勢，以促進傳統汽車產業走向智能網聯電動汽車，一度萌發了自己造車的念頭。

徐直軍表示，2018年10月前，華爲消費者BG有着非常強烈的自己造車慾望。“他們講蘋果在做車，我們爲什麼不能做車？”2018年10月，最終清晰了自己的戰略選擇：華爲不造車，聚焦於自己佔據優勢的ICT技術，確定自己的定位是成爲面向智能網聯汽車的增量部件供應商，爲廣大的車企提供部件和解決方案，幫助車企“造好”車，造“好車”。

華爲認爲，中國汽車業經過多年的發展，質量基本提升上來了，製造能力也起來了。中國和全球不缺汽車製造商，缺的是能面向未來“四化”持續提供技術和部件的企業。這些部件和技術恰好多是華爲已擁有的技術，這最符合華爲的基因，也是這最終促使華爲在汽車業務上下定決心。

2019年5月29日，任正非簽發組織變動文件，同意華爲成立智能汽車解決方案BU，隸屬於ICT管理委員會管理。同時，任命此前華爲無線網絡業務部和日本運營商業務部總裁王軍爲智能汽車解決方案BU總裁。

兩天後，華爲智能汽車解決方案BU正式成立。在華爲的組織架構當中，BU和BG是並列的一級部門，目前華爲共有3個BG部門，2個BU部門，即運營商BG、企業BG和消費者BG，Cloud BU和如今成立的智能汽車解決方案BU。

那麼，華爲作爲智能網聯電動汽車增量部件提供商，將到底如何給車企提供的產品和技術方案？這個問題在4月上海車展的時候還不是那麼清晰，如今徐直軍或者華爲已經能夠很清楚地對外傳播了。

徐直軍說：“傳統機械部分不是華爲的優勢，你讓我做底盤，我做不出來。你讓我做發動機，我也做不出來。我們很清楚，華爲就是做ICT技術，適應智能網聯汽車的需求，匹配一下，能做什麼，才做什麼。”

他認爲，未來走向完全自動駕駛、電動汽車以後，一個車的價值構成60%-70%和電子、計算、通信、軟件相關，傳統部件構成只佔30%-40%。特斯拉本質上是把價值構築在跟電子相關的硬件和軟件上，硬件可以更換，軟件可以升級。

“這也許有點危言聳聽，但做我們這個行業的，肯定看到了這個趨勢。”徐直軍說，“車的價值未來更多地構築在ICT技術範圍內。”徐直軍認爲，這是傳統汽車企業面臨的挑戰，當然作爲集成商的整車廠，原有的品牌價值是存在的，這是他們相對於供應商的一個壁壘。

 華爲給對手樹立的門檻就是“一個架構爲基礎、三個平臺爲發展重點、聯接和雲服務並舉”。

一個架構，就是前面所指的“計算＋通信”的CC架構；三個平臺指的是MDC智能駕駛平臺、CDC智能座艙平臺和VDC智能電動平臺；聯接指的是華爲智能網聯解決方案，解決車內、車外網絡高速連接問題；雲服務則是基於雲計算提供的服務，如在線車主服務、娛樂和OTA等等。

“現在華爲智能汽車解決方案BU面對智能網聯汽車的解決方案和產品，基本上涉足從傳統汽車到電動汽車以及走向智能網聯電動汽車增量部件，這體量得有多大？”徐直軍如此感嘆。

但他表示，華爲對智能汽車解決方案BU還沒有盈利預期，“我們的要求就是好好做產品，做出競爭力，產品有競爭力，市場規模逐步就出來了，自然而然就能掙錢。我們做5G也是這樣的，原來在做產品階段，也不知道哪一年才能掙錢。真正把產品做好了，發現掙錢的時間比原來預料的更早”。

是什麼讓華爲如此自信？徐直軍說：“外界拿我們跟博世比，實際上我們跟博世做的東西不一樣。”

造車造的一定是一個平臺 

全新CC架構給傳統汽車業一個走向智能網聯電動汽車的捷徑

“如果有遠見，造車造的一定是一個平臺，而不是一個車。”徐直軍認爲，從傳統車走向智能網聯汽車，必須對傳統電子電氣架構進行改變。

縱觀華爲智能汽車解決方案，最核心的是它革新了傳統汽車EE（電子電氣）架構和計算架構，利用CC（計算與通信）架構，讓汽車有了軟件定義並持續創造價值的可能，這也可能真正讓中國的智能網聯汽車迎來黃金髮展期。

汽車行業傳統的EE架構，採用的是總線＋分佈式功能單元的架構。它的設計思想是硬件定義規格，其特點是功能驅動的垂直設計，資源專用；同時，專用傳感器、專用ECU和專用算法；還有開發週期長，不可擴展。

當然，這種架構對於傳統汽車是可行的，因爲ECU數量少——1993年，奧迪A8使用了5個ECU。但隨着車輛電子化程度增加，或者傳統車開始走向智能網聯階段，車內ECU數量迎來爆發式的增長，豪華車超過了100個，這個時候問題就出現了。

因爲EE架構，不同的ECU由不同的供應商提供，導致算力不能協同、互相冗餘；不同ECU不同的嵌入式OS和應用程序，導致無法統一維護和OTA升級，第三方應用開發者更無法與硬件進行便捷編程；ECU數量的急速增加，增加了內部通信需求導致線束成本和裝配成本增加。

“CC架構和傳統EE架構存在本質的不同，傳統EE架構不可能走向智能網聯汽車。”徐直軍說。

比如智能駕駛，它涉及傳感器環境感知、高精地圖/GPS精準定位、V2X信息通信、多種數據融合、決策與規劃算法運算、運算結果的電子控制與執行等過程，在此過程中需要一個強勁的“大腦” （Mobile Data Center，MDC，即移動數據中心）來統一實時分析、處理海量的數據與進行復雜的邏輯運算，算力需求非常巨大。當真正走向自動駕駛的時候，感知、處理和決策的信息量更加巨大，決策內容還要保證準確，還要發指令，直接掌管四個輪子。而把這些巨量信息傳送到MDC，就需要很大的網絡帶寬，用通信語言來說，就是要10Gbps接口，甚至25Gbps、100Gbps接口。

徐直軍說：“走向自動駕駛，CC架構是必然的。全球交通事故90%是駕駛員誤操作造成的，在真正走向自動駕駛以後，MDC是要取代人的，要做得比人更厲害，人爲事故將基本消除。” 

CC架構的設計思想是軟件定義功能，它包括分佈式以太網絡和三個域控制器。它能夠實現資源與功能解耦，共享資源池，而且軟件可升級、硬件可更換，傳感器可擴展。

“我們未來希望把車上的上百個ECU和智能駕駛網聯電動的能力，放到三個域控制器，然後通過以太網連起來，把所有的傳感器連起來。” 徐直軍說，“爲什麼搞分佈式網絡呢？因爲，未來車需要不僅一個以太交換機，可以每個角放一個，每個角的毫米波雷達、激光雷達、攝像頭都直接接到這裏，從而把線束減少。”

華爲提出CC架構屬於水到渠成。它本身就做以太網絡，現在只要研究以太交換機技術怎麼滿足車的場景需求。這個架構，除了一個域控制器控制智能駕駛外，還有兩個域控制器分管智能座艙和整車控制，每個域控制器都有一個操作系統。

智能網聯汽車未來要實現真正的自動駕駛，需要360度實時感知，激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器的數據要實時、高效地傳到MDC，這就需要高速以太網絡，用通信的語言來說，需要10Gbps接口，甚至25Gbps、100Gbps接口，傳統EE架構不太可能實現的，需要走向計算＋通信的架構，也就是CC架構。

雖然很多人只知道特斯拉是電動汽車，但它卻是率先走向智能網聯汽車的造車新勢力。汽車行業對智能網聯汽車的理解，大多來自特斯拉MODEL S以及後續車型。在特斯拉出現之前，汽車更新一個導航軟件都需要回到4S店，當特斯拉通過OTA的方式，不斷爲旗下存量車提供更好的娛樂服務、增強Autopilot輔助駕駛能力，甚至是提高車輛性能（如加速更快、續航里程更長），爲用戶提供前所未有的科技體驗的同時，也讓整個汽車行業感到震驚。

再以 Model 3 搭載的特斯拉最新一代的電子電氣架構爲例，其中央計算模塊（CCM）將智能駕駛域（ADAS）和信息娛樂域（IVI）整合在一起，加上左車身控制模塊（BCM-LH）和右車身控制模塊（BCM-RH），徹底取代了之前的上百個 ECU 控制器和線束組成的複雜架構。

除了特斯拉，德國大衆集團也在進行大規模電氣化變革，通過收購軟件供應商和內部設立大規模的獨立軟件團隊來實現電子電氣架構大幅精簡、軟件定義汽車的目標。

徐直軍告訴汽車商業評論，現在所有的車企都在研究新的架構，只是叫的名字不一樣。華爲叫CC架構，因爲計算和通信是它的本行。“不同的車企叫的名字不一樣，未來叫什麼名字也不知道，可能CC架構叫多了，就叫CC架構了”。

不過，就整體而言，目前中國車企包括造車新勢力，還難以找到一個類似特斯拉那樣的產品，從底層架構到駕駛體驗、娛樂體驗和車身控制的整體解決方案。“現在真正像特斯拉這樣的車企少，大量的車企是做機械出身，缺少電子硬件和計算機軟件的能力，他們希望有合作伙伴。”徐直軍說。

華爲開發的全新CC架構給了中外傳統車企包括中國造車新勢力一個走向智能網聯電動汽車的捷徑。

基於CC架構，華爲通過掌管駕駛、座艙和整車控制的三個域控制器，打造三大平臺——MDC智能駕駛平臺、CDC智能座艙平臺和VDC智能電動平臺，並通過提供芯片＋操作系統將每一個平臺都打造成一個生態系統。

那麼，CC以太網架構什麼時候真正落地？

徐直軍對汽車商業評論說：“至少我們跟大量合作伙伴合作過程，已經不是傳統EE架構。未來的車是一個持續創造價值的平臺。這個平臺和產業結合起來，硬件可以更換，軟件可以升級，消費者在車的生命週期內爲相應體驗升級付費，持續爲產業鏈創造價值。”

 “平臺+生態”智能駕駛戰略

已經有車廠在華爲MDC智能駕駛平臺開發板上做智能駕駛應用

2018年10月15日，在HUAWEI CONNECT 2018大會上，華爲發佈了支撐其無人駕駛戰略的重要載體——涵蓋芯片、操作系統和開發框架的使能自動駕駛的移動數據中心（MDC，Mobile Data Center）平臺。

當前華爲已經推出了MDC智能駕駛平臺 ，支持L2+到L4級別自動駕駛。它基於華爲核心主打AI算力需求的昇騰芯片和智能操作系統來實現。

昇騰310芯片使用了華爲自研的高效靈活CISC指令集，每個AI核心可以在1個週期內完成4096次MAC計算，集成了張量、矢量、標量等多種運算單元，支持多種混合精度計算，支持訓練及推理兩種場景的數據精度運算。

作爲嵌入式神經網絡處理器（NPU），昇騰310芯片集成了FPGA和ASIC兩款芯片的優點，包括ASIC的低功耗以及FPGA的可編程、靈活性高等特點，從而其統一架構可以適配多種場景，功耗範圍從幾十毫瓦到幾百瓦，彈性多核堆疊，可在多種場景下提供最優能耗比。

英偉達使用的Xavier 算力爲30 TOPS（TOPS：萬億次/秒），功耗則達30W，能效爲1 TOPS/W。它的算力高但能耗也高。華爲昇騰310 算力爲16 TOPS，功耗僅爲8W，能效爲2 TOPS/W。

Mobileye EyeQ4，算力爲2.5 TOPS，功耗爲3W，能效0.83 TOPS/W，據稱EyeQ5算力是上代產品的10倍，但預計要在2021年鋪貨。相比之下，目前華爲昇騰 310的優勢也格外明顯。 

基於此，不管是昇騰310最優的算力和功耗，還是其統一架構可以適配多種場景，都決定了其必然成爲華爲自動駕駛MDC智能駕駛平臺的核心。

一般認爲，L2需要的計算力<10TOPS，L3需要的計算力爲30~60TOPS，L4需要的計算力>100TOPS，L5需要的計算力目前未有明確定義（有預測需要至少1000TOPS），目前的計算平臺僅能滿足部分L3、L4級別的自動駕駛所需。

華爲能夠支持L4級別的智能駕駛平臺，基於8顆昇騰310 AI芯片，算力高達352TOPS，整體系統的功耗算力比是1 TOPS/W，可謂同行中的佼佼者。

同時，按照市場上對於自動駕駛實際應用場景的需求，華爲通過增減昇騰310芯片的數量和激光雷達，開發出能夠算力與之相匹配的MDC智能駕駛平臺產品。

也就是說，華爲MDC智能駕駛平臺可針對不同級別的自動駕駛算法，用一套軟件架構，不同硬件配置，就能夠支持L2+~L4自動駕駛算法的平滑演進升級。

徐直軍說，華爲最大的優勢就是AI與雲的能力，以昇騰芯片＋智能操作系統爲基礎，打造MDC智能駕駛平臺，華爲還通過開放API(Application Programming Interface,應用程序接口)，希望跟廣大的部件提供商、集成商、應用開發商等合作伙伴，共同打造三個生態——傳感器生態、智能駕駛應用生態和執行部件生態，最終促進整個汽車產業走向智能駕駛，也就是華爲所言的通過 “平臺+生態”戰略，使能智能駕駛進入快車道。

其一是傳感器生態，包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等等，讓這些傳感器方便與MDC連接在一起。徐直軍表示，MDC智能駕駛平臺必須構築一個生態，因爲它是大腦，所有傳感器的東西都要連過來，要相互認識。

當然，作爲選擇之一，華爲也會利用自己的 5G 技術來開發毫米波雷達，實現全天候的成像，同時我們也會充分利用全球領先的光電子技術，開發激光雷達，真正解決激光雷達面臨的成本問題與性能問題。

目前，全球毫米波雷達領域大致形成了 ABCD （奧托立夫 Autoliv、博世 Bosch、大陸 Continental、德爾福Delphi）控場的局面，但即便是頻率最高的 77G 毫米波雷達，分辨率仍然過低，不僅無法對行人和障礙物進行精準的建模，在傳感器融合和同步、AI 算法處理上，毫米波雷達的原始數據也不夠友好。而激光雷達的高成本也讓衆多玩家苦惱不堪。華爲如果在這兩個方面有突破，對於智能駕駛的傳感器領域可以說是重大突破。

其二是智能駕駛應用生態。華爲的MDC智能駕駛平臺，包括硬件平臺（自研CPU/AI芯片）和自研車控操作系統。華爲的自動駕駛操作系統是一個開放系統，就像智能手機的安卓或者類似於鴻蒙，要支持所有的車企、Tier1和應用開發商，讓他們基於這個操作系統開發各種各樣的智能駕駛算法、應用，支持汽車產業來不斷提供智能駕駛創新功能和服務。

其三是執行部件生態。智能駕駛最重要是指揮，它是一個大腦，它要指揮最終執行部件怎麼動，這裏也要有接口，接入任何廠商的電驅、電動等各種執行部件。“我們把接口的標準打造好，讓MDC跟所有的執行部件容易配合。”徐直軍說，但華爲還面臨着一系列的法律、法規、政策、標準等問題和挑戰，需要建立廣泛的生態聯盟，凝聚共識，來推動標準建立。

那麼，華爲的MDC智能駕駛平臺在整個汽車業自動駕駛進程中，它佔的分量到底有多重？到底它現在能夠推進自動駕駛進程到什麼地步？

徐直軍這樣回答汽車商業評論的提問：“爲什麼叫智能駕駛，沒有講自動駕駛呢？完全自動駕駛、無人駕駛是終極追求。自動駕駛是一個漸進的過程，終極目標是實現徹底的無人駕駛，但是走向這個終極目標過程中，它能夠創造價值。特斯拉已經給大家創造了價值。”

比如特斯拉做了幾個智能駕駛的功能，消費者很喜歡。他提出了中國道路交通情況下，三種功能大家都會喜歡，分別是自動泊車功能、車自己找停車位功能還有交通擁堵情況下的跟車功能。

目前，華爲已把MDC智能駕駛平臺開發版提供給了合作伙伴，合作伙伴在這個平臺上做智能駕駛應用。

智能全場景出行體驗

智能座艙不只是屏多屏少問題，華爲CDC智能座艙平臺怎麼幹？

關於智能座艙，最近兩年來在汽車業界也是非常時髦的話題，但是要真正做好甚至談好，很不容易，因爲這也是一個不斷演進中的汽車未來。

現在，汽車中的屏越來越大似乎是智能座艙的一個標誌，但顯然，大多數承載的生態和傳統車沒有太多區別，我們對華爲CDC智能座艙到底有什麼期盼？

汽車商業評論認爲，智能座艙是由不同的座艙電子組合成完整的體系，不是簡單地以液晶儀表、HUD、中控屏及中控車載信息終端、後座 HMI 娛樂屏、車內外後視鏡等爲載體，而是將人工智能、AR、ADAS、VR 等技術融入未來的座艙佈局之中，提升用戶的用車體驗，給之以傳統汽車所沒有的服務。

智能駕駛艙產業鏈，以中控平臺爲基礎，逐漸向液晶儀表、抬頭顯示和後座娛樂延伸，實現多層次信息的處理操作和獨特的人車交互。

車載信息娛樂系統(IVI)是智能駕駛艙信息交互的重要載體，IVI 能夠實現包括三維導航、實時路況、IPTV、輔助駕駛、故障檢測、車輛信息、車身控制、移動辦公、無線通信、基於在線的娛樂功能及 TSP 服務等一系列應用，極大地提升了車輛電子化、網絡化和智能化水平。 

駕駛艙升級路徑可類比智能手機，相比 ADAS，駕駛艙電子產品形態更加豐富，全球競爭格局較爲分散，且一切都還在演變之中，並無真正的寡頭。

回到華爲的CDC智能座艙平臺。所謂CDC，即 Cockpit Domin Controller，座艙域控制器。它可實現智能汽車與智能手機在硬件、軟件和應用生態等全產業鏈的無縫共享，建立起的以汽車場景爲主的數據中心。

這種共享有三：其一，於智能手機Kirin芯片構建IVI模組，發揮產業鏈協同的規模效應，降低硬件成本；其二，基於鴻蒙OS，共享華爲“1+8”生態，實現跨終端的全無感互聯；其三，享智能手機豐富APP生態提升用車體驗開放API，使能跨終端夥伴發展智能座艙應用。

這其中，與傳統的多芯片方案相比，單芯片方案驅動智能座艙，類似於座艙域控制器的方案，可以精簡座艙處理器佈局，極大地降低系統成本，並能提供多屏互動等全方位的智能互聯體驗。

一芯多屏的智能座艙已經成爲趨勢。比如2018 年 8 月 7日安波福宣佈將爲長城汽車全新一代的哈弗和 WEY 品牌提供單芯片的智能座艙解決方案，可同時驅動全綵液晶儀表、抬頭顯示和中控娛樂等車載電子系統的所有功能。再比如，2019 年初華陽集團推出了新一代車規級芯片 i.MX8 以及最新車載操作系統 AndroidP 信息娛樂方案。

與此同時，在智能座艙方面，車載硬件也向模塊化方向發展，軟件系統的比重不斷增加。一些汽車廠商開始將IVI 進行模塊化佈局，能夠減少不同車型配置的複雜程度、加大單品模塊的重複利用率。 

但華爲的CDC 智能座艙平臺看起來更勝一籌，按照徐直軍的說法就是要把華爲智能終端積累的硬件生態、軟件生態、應用生態帶入到智能座艙。除了提供娛樂服務，未來自動駕駛實現後，會有更多的乘客服務和安全服務。

他說：“我們在中國、在全球都擁有大量的智能手機用戶，整個產業界建立了廣泛的智能終端生態，真正實現了規模化、低成本。智能座艙是在車上，我們最大的優勢就是智能終端和智能座艙平臺共享一個生態。”

徐直軍說，華爲跟車企溝通CDC智能座艙想法，大家最歡迎把華爲智能終端的生態搬到車上，共享智能手機生態。同時，開發API，使能跨終端夥伴發展智能座艙應用。

比如不光整個娛樂系統，未來儀表盤AR顯示，以及判斷駕駛員沒有自動駕駛之前是不是睡覺、是不是分心，也就是駕駛員監控系統（DMS），等等，都可以通過智能座艙平臺來解決。

華爲希望通過芯片+OS+生態，使能數字座艙，構建智能全場景出行體驗。這些體驗包括智能護駕、信息娛樂/車家互控、全生命週期服務、智真辦公和家庭影院。它提供的智能服務引擎包括座艙感知、決策和控制，多模態實時交互、人車家無感互聯和服務找人。

華爲最終構建起的智能座艙的生態，硬件是可以更換的，應用是不斷更新的，軟件也是可以不斷升級的。獨立的賬號體系、雲服務和整車 OTA 能力，成爲汽車座艙智能化所趨的大勢。